【趋势】科技产品下一个重大突破将来自芯片堆叠技术；软银收购之后ARM技术员工人数年增26%；intel成都厂加入第8代酷睿封测
1.外媒：科技产品下一个重大突破将来自芯片堆叠技术；
2.软银收购之后ARM技术员工人数年增26%；
3.半导体设备带动日本单月对华出口额创出新高；
4.AI企业Graphcore完成C轮融资 所得将用于扩大IPU生产；
5.关键三招，AI 让半导体厂产线健康产能满满！
6.intel规划成都厂加入第8代酷睿处理器封装测试
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1.外媒：科技产品下一个重大突破将来自芯片堆叠技术；
网易科技讯 11月20日消息，华尔街日报发布文章称，科技产品下一个重大突破将在芯片堆叠领域出现。
Apple Watch采用了先进的的3D芯片堆叠封装技术
作为几乎所有日常电子产品最基础的一个组件，微芯片正出现一种很有意思的现象。通常又薄又平的微芯片，如今却堆叠得像薄煎饼那样，由二维变成三维——给电子设备带来重大的影响。
芯片设计师们正在发现那种堆叠方式可在性能、能耗和功能上带来各种意想不到的好处。
没有这种技术，苹果智能手表Apple Watch也就无法做出来，三星最先进的固态存储器、来自英伟达和谷歌的人工智能系统和索尼超级快速的新型相机也不例外。
这种3D堆叠类似于城市规划。没有它的话，随着产品需要内置更多的零部件，电路板上的微芯片会不断延伸，微芯片之间的距离会越隔越远。然而，一旦开始对芯片进行堆叠，你就能形成一个硅制“城市”，里面的一切会变得更加邻近。
从物理学角度来看，这种设计的优势显而易见：当电子需要通过铜线行进更长的距离的时候，会消耗更多的能量，产生热量，同时也减少频宽。ARM旗下微芯片设计公司ARM Research未来硅技术主管格雷格·耶里克（Greg Yeric）指出，堆叠式芯片更加高效，产生较少的热量，能够以光速在短得多的互连通道里进行通信。
Apple Watch Series 1的Apple S1芯片X光图
虽然3D堆叠芯片背后的原理简单明了，但要制造起来可不容易。耶里克说道，该技术概念于1960年代被首次提出，此后零星地出现在一些高端应用当中，比如军用硬件。
然而，TechInsights微芯片研究公司分析师辛金·迪克森-沃伦（Sinjin Dixon-Warren）指出，来自大多数大型芯片厂商（AMD、英特尔、苹果、三星和英伟达）以及Xilinx等小型的专业公司的堆叠式芯片产品，才出现了五年左右。为什么大家要这样做呢？因为工程师们开始找不到其它的办法来让芯片有更好的表现。
堆叠式芯片通常是其它蜷缩起来的芯片的“封装”的一部分。除了节省空间以外，这让厂商们能够（通过不同的制造工艺）打造许多不同的芯片，然后多多少少将它们粘合在一起。“3D堆叠式封装”的做法不同于频繁用于手机的“系统级芯片”做法，后者是将所有不同的手机部件蚀刻在单一的硅片上。
迪克森-沃伦称，从第一代开始，Apple Watch就由最先进的3D堆叠式芯片封装之一驱动。在该智能手表中，30种不同的芯片密封在一个塑料包层里面。他说，为了节省空间，存储芯片堆叠在逻辑电路上面。要是没有芯片堆叠技术，该手表的设计就无法做得如此紧凑。
苹果的芯片只是堆叠成两层高，而三星却做出了名副其实的硅制“高楼大厦”。三星用于手机、相机和笔记本数据存储的V-NAND闪存足足堆叠了64层芯片。三星也刚刚宣布，未来的版本将会有96层。
英伟达针对人工智能打造的Volta微处理器，GPU上堆叠了八层的高频宽存储器
存储是芯片堆叠技术的一项自然而然的应用，因为它解决了长久以来一直困扰芯片设计师的一个问题：给从iPad到超级计算机的任何设备增加更多的核心，并不能换来所期望的速度提升，因为逻辑电路之间的通信延迟和所需要的存储能力。而将存储组件直接堆叠在芯片上，则可以让二者之间的连接路径缩短。
英伟达硬件工程高级副总裁布莱恩·凯莱赫（Brian Kelleher）表示，那正是公司针对AI打造的Volta微处理器的运作原理。通过直接在GPU上面堆叠八层的高频宽存储器，这些芯片在处理效率上创造了新的记录。
“我们在电力上是受限的，”凯赫勒说，“我们能够从存储系统腾出的任何电力，都可以用在计算上。”
芯片堆叠也带来了一些全新的功能。有的手机摄像头将图像传感器直接叠加在处理图像的芯片上面。额外的速度意味着，它们能够对照片进行多次曝光，并将其融合在一起，在昏暗的场景里捕捉到更多的光线。
三星的64层V-NAND垂直芯片，拥有更大的数据存储容量和更快的处理速度
来自索尼的原型摄像头通过使用三层而非两层芯片更进一步——包括图像传感器、存储器和逻辑电路，实现每秒最高1000帧的效果。这种做法的作用是，光触达图像传感器，数据直接进入存储器，接着进行实时处理。除了在低光照条件下取得更高的能见度以外，这还可以用于拍摄超慢动作的视频，单帧凝固快速移动的物体。
目前，要将3D微芯片推向更多的电子设备，还需要耗费巨大的资源去解决一些障碍。
耶里克表示，首先，3D芯片诞生不久，用于堆叠的设计工具进化还不充分。在简单的设计工具——类似于用于平整芯片的那些工具——变得广为普及以前，堆叠式芯片仍将只有拥有顶尖工程人才的企业能够制造出来。
另一个问题在于，制造商们仍在学习如何可靠地在物理上相互堆叠和连接芯片。这意味着有的制造工艺成品率会相对较低。
不过，迪克森-沃伦指出，3D堆叠式芯片的普及非常快速，它们也必然会成为行业主流。10年前，该技术几乎仅仅存在于高校实验室；五六年前，还难以找到它的商业化案例。但它如今如雨后春笋般涌现，出现在各类的应用上，如网络化、高性能计算和Apple Watch等高端可穿戴设备。据知名电子产品拆解网站iFixit的CEO凯尔·韦恩斯（Kyle Wiens）称，它也出现在iPhone X的“大脑”当中。
在ARM的耶里克看来，最终3D芯片应该会让我们的可穿戴产品变得跟体积更大的设备那么强大，会让它们能够连续运行数天时间，即便它们布满了传感器。“举例来说，如果有朝一日你的手表变得能够检查你的血糖水平，我不会感到惊讶。”他说道。
让芯片从二维变成三维，只是个开始。不久以后，芯片层将会通过光而非电流来通信。在更遥远的未来，随着我们用拥有前所未见的处理性能的闪亮晶体替换电路板，它们将会完全摆脱硅——可能转向人造钻石。（翻译：乐邦，审校：王华春）
2.软银收购之后ARM技术员工人数年增26%；
集微网消息，软银集团旗下全资子公司安谋发布2017年度第2季(截至9月底为止)财报，营收年增21% 至3.19亿英镑；研发费用年增48%至1.3亿英镑；经调整后的EBITDA(税前、息前、折旧摊提前盈余)年减19%至7,300万英镑；EBIT(税前、息前盈余) 年减53%至3,500万英镑。
根据安谋、软银发布的数据，截至2017年9月底为止安谋技术人员人数达4,555人，较2017年6月底增加286人(6.7%)、较去年同期增加26%。
安谋指出，截至2016会计年度为止的10年期间营收成长幅度每年皆高于成本增幅。 截至上个会计年度末为止，安谋帐上拥有逾12亿英镑、没有任何负债。
在软银的要求下，安谋将加快投资步伐、因此成本增速在未来一段时间预料将高于营收增幅。
安谋预估2035年物联网技术(包括电子组件、软件以及服务)的可获取市场规模(TAM)将达1兆美元。
2016年移动(包括智能手机、平板、笔电)应用处理器TAM为200亿美元、2025年预估将成长至300亿美元。
2016年嵌入式智能(包括微控制器、智能卡以及非移动链接)TAM为230亿美元、2025年预估将成长至400亿美元。
根据麦肯锡全球研究院(MGI)发布的分析报告，2025年IoT的潜在经济影响预估将介于3.9-11.1兆美元之间。
麦肯锡本月发表报告指出，如果决策者和企业做对了、物联网年度经济价值可望在2025年攀升至11.1兆美元。 作为对照，2025年移动互联网、知识工作自动化、云端科技、先进机器人以及自主/接近自主驾驶车年度经济价值至多分别上看10.8兆美元、6.7兆美元、6.2兆美元、4.5兆美元、1.9兆美元。
安谋3月表示，旗下最新开发的DynamIQ技术将可扩展人工智能(AI)的可能性。 安谋说，相较于目前的Cortex-A73系统，未来3-5年采用DynamIQ的Cortex-A其AI效能将可增加50倍。
3.半导体设备带动日本单月对华出口额创出新高；
日本财务省11月20日发布的10月贸易统计速报（以通关数据为准）显示，日本出口额比上年同月增长14％，达到6.6931万亿日元。 对中国半导体制造设备出口表现强劲，推高了整体水平。 对中国出口额按单月计算创出历史新高。 日本贸易收支（出口额减去进口额）顺差2854亿日元，连续5个月实现盈余。
按地区观察出口额，日本10月对中国出口增长26％，达到1.3541万亿日元，大幅增长。 由于智能手机需求的扩大，半导体和液晶面板相关出口保持坚挺。 对包括中国在内的亚洲出口增长18.9％，达到3.7124万亿日元。
日本对美国出口增长7.1％，达到1.2817万亿日元。 虽然汽车出口减少，但建筑用和矿山用机械等实现增长。 从对欧盟（EU）出口来看，汽车出口坚挺，增长15.8％，达到7534亿日元。
日本进口额增长18.9％，达到6.4077万亿日元。 由于原油价格上升，按产品来看，原粗油增长43％，石油产品增长90.2％，均大幅增长。 来自美国的进口额增长3.1％，达到6370亿日元，液化石油气增至上年同月的4.7倍。 来自中国的手机进口出现增长，进口额增长14.3％，达到1.6198万亿日元。
日经中文网
4.AI企业Graphcore完成C轮融资 所得将用于扩大IPU生产；
人工智能(AI)新创企业堪称是科技产业的当红炸子鸡，受到投资者高度青睐，英国企业Graphcore最近完成C轮融资，取得5,000万美元资金，过去18个月总计募得1.1亿美元。
根据EE Times报导，Graphcore本次募资获得创投企业Sequoia Capital的资金，所得将应用于扩大该公司首个芯片产品的生产。Graphcore其他投资者还包括三星电子(Samsung Electronics)旗下的Catalyst Fund、Robert Bosch创投资本、戴尔科技资本(Dell Technologies Capital)等。
Graphcore表示，新融资除了扩大芯片生产之外，还将应用于打造旗下Poplar软件平台为轴心的开发者社群、延伸产品规划，以及投资加州Palo Alto美国客户支持团队等用途。
Graphcore专精于机器学习(machine learning)技术，号称其芯片是一种智能处理器(intelligence processing unit；IPU)，预定在2018年初对特定客户出货。
Graphcore执行长Nigel Toon表示，高效率AI处理能力已成了AI领域最吃香的技术，相信Graphcore的IPU技术将成为世界机器智能运算的标准。
根据最新一期的EE Times Silicon 60的评估，Graphcore的技术堪称是打造深度神经网路(deep neural networks；DNN)新处理架构的众多新创企业中最卓越者，其他业界佼佼者还包括Wave Computing、Cerebras和Groq。
Toon相信，不似其他加速器，Graphcore处理器的性能将会带来颠覆性的转变。Graphcore 10月曾分享评测结果，指出该公司IPU机器学习训练和推论的工作负载(workload)性能约是当前硬件的10至100倍。DIGITIMES
5.关键三招，AI 让半导体厂产线健康产能满满！
除了在岁修状态外，半导体产线机台一般都是 24 小时不停运作，如何维持机台正常运作和产线顺畅，影响半导体大厂绩效的关键，除了台面上的先进制程，更要确保机台不故障不出错，甚至能在发生非预期停机前故障前，就早一步掌握机台健康信息。
但一年才岁修一次的半导体机台如何确保其他时间不故障呢？ 有办法在不停机的状态下发现机台的异常吗？ 甚至，有没有可能预先侦测机台的异常并主动警示呢？
根据 IBM 的研究报告显示，83％ 的信息长认为，设备维护以及总体资产分析优化为提升企业竞争力之最主要途径，导入机台故障预诊断技术效益可以增加 20% – 25% 生产力，工厂产线设备的稳定与正常， 是制造业的关键竞争力，于是台湾半导体产业找上了工研院的巨量数据分析团队，希望透过巨量数据分析，预先诊断并排除有可能产生故障的机台。
「半导体机台故障预诊断软件」这项研究早在四年前就开始启动，透过搜集、分析机台数据来监控与评估设备及其零件的健康状态，及早预测机台需要维修的时间点，减少产线因机台突然故障而必须停顿的风险，原理看似简单易懂，关键就在于 AI 的应用。
工研院巨量信息科技中心经理林群惟一语道破关键核心：「半导体机台故障预诊断软件」是一套人工智能（AI）与机器学习的系统平台，分析机台所产生的制程数据，进行实时监看、预测并以可视化数据呈现， 让产线管理者可以掌握设备的健康状态。 」。
▲「半导体机台故障预诊断软件」是一套人工智能（AI）与机器学习的系统平台。 （图片来源：工研院）。
而「半导体机台故障预诊断软件」获得光电半导体产业青睐的关键技术，在于工研院研发团队掌握了精准数据搜集、参数萃取与分析。
关键 1，搜集对的数据，从中萃取关键参数
由于半导体产线的数据参数，多达 400、500 种，要从中找到真正影响机台健康的参数，是研发这套系统的第一道关卡，林群惟表示，我们为此整合光、机、电与信息软件等领域的研发团队，经过反复验证与测试， 顺利找出能反映机台设备健康的关键参数。
关键 2，建立整体式学习预测技术
找到能反映机台设备健康的关键参数后，接着要建立数据分析模型。 研究团队跳脱过往采用单一「英雄式」的分析算法，整合数十几套先进机器学习算法建立「整体式学习预测分析模型」，提高机台预测分析的准确度。 林群惟指出，机台预测分析准确度如果不够高，一直发出误警报反而会造成产线工程师的困扰，影响产线生产效率，目前很多智能制造预测分析技术都有此类问题。 而工研院所研发的整体式学习预测分析技术，准确率达到 95% 以上，减少误警报的状况发生。
关键 3，建立数据分析准则
提高「半导体机台故障预诊断软件」的准确度还不够，为将此系统导入更多制造领域的产线，工研院研究团队进一步建立一套数据分析准则，让此系统实际导入应用于其他产线时，可以直捣产线生产环节的核心问题，快速建立分析模型。
「半导体机台故障预诊断软件」藉由预知异常事件即将发生，让产业提早排除异常，减少突发事件造成的查修时间压力与风险，提高产线工程师的工作效率，让工程师专心投入创新研发，为公司创造更多的附加价值，不仅技转给国内多家光电半导体厂商，同时也入围 2017 全球百大科技研发奖。
6.intel规划成都厂加入第8代酷睿处理器封装测试
半导体大厂英特尔 (Intel) 在一个多月前已经推出了桌上型版本的第 8 代 Coffee Lake 架构酷睿处理器，性能号称比上一代平均提升 30% 到 40%。 不过，这样的性能提升却不是每个玩家都能享受的到。 因为，市场上普遍缺货的关系，使得目前销售的第 8 代酷睿处理器仍处于价格高昂的状态。 所以，Intel 现在决定解决这个问题，就是让中国的成都工厂加入到第 8 代酷睿处理器的封测流程之中，为的就是增加第 8 代酷睿处理器的产能，满足市场上的需求。
根据国外媒体的报导，在竞争对手 AMD 的 Ryzen 处理器严重威胁下，Intel 在 2017 年快马加鞭，让各条产品线的产品都纷纷大跃进，抛开过去纷丝心中 「挤牙膏」 的情况。 其中，桌上型的第 8 代酷睿 Coffee Lake-S 开始全面进入 6 核心架构。 包括 i7 的 6 核心，12 执行序，i5 的 6 核心，6 执行序。 甚至是 i3 都进入了 4 核心时代。 但是，除了主板必须，且只能搭配昂贵的新款 Z370 芯片组之外，第 8 代酷睿的供货不足，也是导致市场上价格居高不下的因素。
在此之前，第 8 代酷睿的封装测试全部由 Intel 的马来西亚工厂所负责。 就目前的市场情况来看，显然产能供不应求。 为此 Intel 已经决定，让中国成都工厂也加入封测流程中，使用完全相同的流程和技术，以进一步扩充第 8 代酷睿处理器的产能。
据了解，Intel 中国成都工厂将负责 Core i7-8700K/8700、Core i5-8600K/8400 这 4 款 6 核心产品的封装测试流程。 而这样的决定，显然也是 Intel 看准了中国用户在多核心处理器上的需求，计划以中国成都工厂来就近生产，以满足市场的需求。
至于，intel 中国成都产的这些新品，预计从 12 月 15 日起上市。 其外包装上会有 「Assembled in China」 的字样，以作为区别。 但是，在产品质量方面没有任何不同。 而随着产能问题的解决，Intel 未来6核心的第8代酷睿处理器的价格也将大大下调，再加上 AMD 的持续竞争，可预见的未来，相同等级的产品价格可望越来越便宜。technews
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